Factores que Influyen en el Precio de Hoteles en Booking.com. El Caso de Santiago de Chile.

• Autores: Cristian Mondaca Marino, César Guala, Alba Montecinos, Cristian Eduardo Salazar Concha
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 30, Nº. 1, 2019, págs. 87-96
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Factors Affecting in the Hotel Price at Booking.com. The Case of Santiago, Chile.
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• Resumen
  • español

    La investigación aborda el efecto de distintas variables en el precio de servicios hoteleros en Chile, examinando si existe una correlación entre el puntaje asignado por los usuarios a un servicio y el precio de dicho servicio. Un grupo de 145 hoteles disponibles en Booking.com para la ciudad de Santiago de Chile fueron examinados para conducir el análisis. A partir del uso de un modelo de regresión lineal multivariada, estos hoteles fueron examinados en tres temporadas (alta, media y baja). Los resultados muestran una correlación positiva entre el precio de los hoteles y el puntaje otorgado por los usuarios. Además se encontraron otras variables que inciden en el precio, tales como localización geográfica y número de comentarios. Los resultados sugieren que la industria hotelera debiera prestar una mayor atención a la gestión de los comentarios para una mejor posición de precios en el mercado. Esto implica gestionar una política de post venta para monitorear la experiencia de los huéspedes y adoptar las correspondientes medidas correctivas para mejorar la experiencia del usuario.

  • English

    This research discusses the effect of different variables on the price of hotel services in Chile and establishes whether there is a correlation between prices and user ratings. In doing so, a multivariate linear regression model was used to analyse a set of 145 hotels available in Booking.com in Santiago de Chile during three seasons. The findings suggest that social media are an effective tool in addressing information asymmetry issues in the hotel industry. There is a positive correlation between the price of hotels and the score assigned by users. Other variables that have some impact on prices were also found, including location and number of comments. The findings suggest that the hotel industry should pay greater attention to comments management in order to improve its price position in the market. This means relying on a post sales policy that can monitor guest experience and take the relevant corrective actions to improve user experiences.